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Classification par division/fusion pour la détection des rétinopathies vasculaires en angiographie rétinienne en fluorescence

Kokou Assogba (1), Yasmina Bouaoune (2), Philippe Bunel (2)
(1) Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Techniques Industrielles [Cotonou]
(2) Laboratoire d'étude et de recherche en instrumentation, signaux et systèmes
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Importé le
June 2, 2016
Publié le
January 1, 2002
Modifié le
March 31, 2025
Volume 1
Volume 1, 2002
DOI
10.46298/arima.1502
Licence
https://about.hal.science/hal-authorisation-v1
Indicateurs
768
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545
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Classification par division/fusion pour la détection des rétinopathies vasculaires en angiographie rétinienne en fluorescence

Kokou Assogba (1), Yasmina Bouaoune (2), Philippe Bunel (2)
(1) Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Techniques Industrielles [Cotonou]
(2) Laboratoire d'étude et de recherche en instrumentation, signaux et systèmes
Résumé
anglais
Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche d'analyse de forme pour la détection des rétinopathies vasculaires. La méthode procède à la classification des vaisseaux et quantifie la modification de leur tortuosité sur les images d'angiographie rétinienne en fluorescence. La classification est basée sur une technique de division/fusion. Deux classes sont définies: artère/veine et artériole/veinule. Dans une séquence d'images, les vaisseaux classifiés sont mis en correspondance. La quantification consiste à comparer la tortuosité des vaisseaux classifiés correspondants. La tortuosité est définie par la valeur de l'excentricité déterminée avec les moments invariants 2D d'ordre 2. La méthode est appliquée aux images d'angiographie rétinienne en fluorescence de patients diabétiques et drépanocytaires.
français
In this paper, we present a novel approach of quantification of retinal vascular shape changes for detecting vascular retinopathies. The method classifies vessels and quantifies their tortuosity changes in fluorescein angiographic images. The classification approach is based on a split and merge technique. Two classes of vessel are defined: artery/vein and arteriole/veinlet. In a sequence of images, we form correspondence of classified vessels. Quantifying classified vessels consists of comparing the correspondent tortuosity. We use eccentricity to define tortuosity. Eccentricity computation is based on 2D moment invariant techniques. The method is applied to images of patients suffering of diabetes and sickle cell hemoglobin C disease.
Mots-clés
français
  • [INFO]Computer Science [cs]
  • [MATH]Mathematics [math]
  • classification
  • division et fusion
  • mise en correspondance
  • angiographie rétinienne
  • rétinopathies vasculaires.
anglais
  • split and merge
  • correspondence
  • retinal angiography
  • vascular retinopathy.
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